package cn.element.leetcode.stage1;

/**
 * 给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。
 *
 * 输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]
 * 输出：2.00000
 * 解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2
 *
 * 输入：nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
 * 输出：2.50000
 * 解释：合并数组 = [1,2,3,4] ，中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5
 *
 * 输入：nums1 = [0,0], nums2 = [0,0]
 * 输出：0.00000
 *
 * 输入：nums1 = [], nums2 = [1]
 * 输出：1.00000
 *
 * 输入：nums1 = [2], nums2 = []
 * 输出：2.00000
 */
public class L4MedianOfTwoSortedArrays {

    /**
     * 暴力解法,合并两个数组,排序过后并找出中间位置的数,最烂的解法
     * 时间复杂度取决于你用的排序算法的时间复杂度
     * 冒泡排序效率低下,所以整个算法效率低下
     */
    public static double findMedianSortedArrays1(int[] nums1, int[] nums2) {

        int[] arr = new int[nums1.length + nums2.length];

        //把nums1和nums2的元素都放到新的数组中去
        System.arraycopy(nums1, 0, arr, 0, nums1.length);
        System.arraycopy(nums2, 0, arr, nums1.length, nums2.length);

        //冒泡排序
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) {
                if(arr[j] > arr[j+1]){
                    int temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j+1];
                    arr[j+1] = temp;
                }
            }
        }

        int index = arr.length / 2;

        if(arr.length % 2 == 0){
            return (double) (arr[index] + arr[index-1]) / 2;
        }

        return arr[index];
    }


    /**
     * 二分查找法,最优解
     * 充分利用提供的数据是有序数组的这一已知条件
     */
    public static double findMedianSortedArrays2(int[] nums1, int[] nums2) {

        int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;

        int totalLength = length1 + length2;

        if (totalLength % 2 == 1) {
            int midIndex = totalLength / 2;

            return getKthElement(nums1, nums2, midIndex + 1);
        } else {
            int midIndex1 = totalLength / 2 - 1, midIndex2 = totalLength / 2;

            return (getKthElement(nums1, nums2, midIndex1 + 1) + getKthElement(nums1, nums2, midIndex2 + 1)) / 2.0;
        }
    }

    public static int getKthElement(int[] nums1, int[] nums2, int k) {
        /* 主要思路：要找到第 k (k>1) 小的元素，那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1] 进行比较
         * 这里的 "/" 表示整除
         * nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
         * nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
         * 取 pivot = min(pivot1, pivot2)，两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个
         * 这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素
         * 如果 pivot = pivot1，那么 nums1[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums1 数组
         * 如果 pivot = pivot2，那么 nums2[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums2 数组
         * 由于我们 "删除" 了一些元素（这些元素都比第 k 小的元素要小），因此需要修改 k 的值，减去删除的数的个数
         */

        int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
        int index1 = 0, index2 = 0;
        int kthElement = 0;

        while (true) {
            // 边界情况
            if (index1 == length1) {
                return nums2[index2 + k - 1];
            }

            if (index2 == length2) {
                return nums1[index1 + k - 1];
            }

            if (k == 1) {
                return Math.min(nums1[index1], nums2[index2]);
            }

            // 正常情况
            int half = k / 2;

            int newIndex1 = Math.min(index1 + half, length1) - 1;
            int newIndex2 = Math.min(index2 + half, length2) - 1;
            int pivot1 = nums1[newIndex1], pivot2 = nums2[newIndex2];

            if (pivot1 <= pivot2) {
                k -= (newIndex1 - index1 + 1);
                index1 = newIndex1 + 1;
            } else {
                k -= (newIndex2 - index2 + 1);
                index2 = newIndex2 + 1;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        int[] arr1 = {1,2};
        int[] arr2 = {3,4};

        double v = findMedianSortedArrays1(arr1, arr2);
        System.out.println(v);
    }


}
